大数据可视化分析能不仅能深入分析挖掘数据信息，更能通过直观的方式呈现数据，即便是非数据分析出身的人也能快速读懂数据传递出来的信息。因此，越来越多的企业开始重视大数据可视化分析，但真正运用大数据可视化工具进行可视化后，却发现想象与现实差距太大。

 为什么别人家的大数据可视化运用地这么好，到我这就总是无法实现数据驱动业务？

        大数据可视化工具的运用，无法脱离实际业务。

一些大型企业，职务细分导致了数据分析与实际业务部门脱离，做数据分析的单纯从数据分析理论出发，对实际业务了解不深，甚至无了解，做出来的数据分析止步于理论，无法针对实际业务做针对性分析。这种脱离业务的数据分析不仅无法为实际业务优化、业绩增长提供数据支持，甚至可能产生反作用。

 基于业务，做大数据可视化

 

SpeedBI数据分析云_销售分析效果  

        如某门店纯利润下降，需通过大数据可视化工具分析挖掘其纯利润下降的原因，并根据数据分析为提升纯利润制定最优解决方案。而不是一刀切，直接将该门店关闭。

        造成门店利润下降的原因有可能是价格高于同类产品，也有可能是成本增加（门店租金、运输成本、产品进货价格等的增加），也有可能是市场趋于饱和导致门店出现了销售瓶颈。甚至也有可能是目标群体消费渠道改变，如线上销售挤占线下门店销售份额等。

        如果是单纯地从门店数据来分析，而没有深入市场，没在基于业务的前提下进行分析，即便有大数据分析工具的神助攻，也无法实现数据驱动业务。

 如何基于业务进行大数据可视化分析？

        基于业务进行大数据可视化分析要求大数据可视化项目实施人员对企业实际业务有一定的熟悉度，能洞悉企业实际分析需求，能结合当下市场变化快速建立数据分析模型。

        但这种一切从零开始的做法，将极大地拉长大数据可视化项目落地的实施周期，需要调动大量数据反复验证调整。这对企业而言，将大大增加了时间成本、人力成本，同时不利于企业及时转型数字经营生产。

        有没有一种能针对行业特性提供BI解决方案的大数据可视化工具？

 

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数据分析云融入了奥威BI独有的通用行业标准解决方案，无需试错，仅针对个性化做必要测试，缩短80%的时间。

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